精品教学案例基于分类算法的宫颈癌诊断

本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

培养学生处理真实数据的能力。本案例中医院公开的宫颈癌患者数据，数据集包含3个特征例如年龄、是否抽烟、抽烟年限等等。

帮助学生熟悉数据预处理和机器学习建模的过程。首先读取数据后查看了数据的基本信息并处理数据中的缺失值；然后对数据进行可视化分析,观察特征的分布；最后使用机器学习算法建立宫颈癌预测模型，并使用过采样提升模型效果。

提高学生动手实践能力。在本案例中使用Pandas完成读取数据，使用Matplotlib和Seaborn进行可视化呈现，最后使用Scikit-learn建立预测模型，使用Imbalanced-learn进行过采样处理。

查看完整的数据、代码和分析报告步骤：）

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